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单因素多元方差分析Python
发布时间：2025-05-29 00:53:33㈠ 用python怎么做方差分析的简单主效应分析
Tukey等多重检验容易报错，数据结构不一致
TypeError: Cannot cast array data from dtype('S11') to dtype('float64') according to the rule 'safe'
㈡ SPSS分析中解释的总方差和旋转成分矩阵要怎么进行解释就是说怎么对这个结果进行说明，然后写进论文里
最大方差旋转只是其中的一种旋转方法，因为该方法旋转后的结果很清楚，所以一般默认选择都是这种方法 至于做主成分分析，是需要看原始数据情况的，如果原始数据变量就很少，不超过三五个这样的，就没必要做主成分分析。
(2)单因素多元方差分析Python扩展阅读：
SPSS之方差分析总结
1，从自变量和因变量的数目上看，如果只有一个自变量和一个因变量，那我们采用“单因素方差分析”；如果有多个自变量和一个因变量，那我们采用“多因素方差分析”；如果有一个自变量和多个因变量，采用“单因素多元方差分析”；如果有多个自变量和多个因变量，则采用“多因素多元方差分析”。
2，其中，“单因素多元方差分析”和“多因素多元方差分析”统称为“多元方差分析，在SPSS上的实现步骤完全一致。
3，另外，对于“协方差分析”法，大家可以将其理解为“控制变量法”，即控制一个因素不变，研究其他因素对试验结果的影响。其中，需要控制的变量就是“协方差分析”中的协变量。而“重复测量方差分析”和字面意义一样，当我们需要对观测结果进行多次取值时，该方法即是最好的选择。
4，从数据结构方面来看，细心的朋友可能已经从前面的几章中发现，方差分析的数据都要求“数值型”，变量类型可以为“分类变量”，也可为数值变量。之所以补充此处，是因为在SPSS软件中，如果不事先设置好相关数据结构，可能在SPSS操作时你会发现有些按钮是灰色的，点不了。
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